变工况下的齿轮箱归一化特征参数提取及其故障诊断

发布时间：2023-08-06 08:09

　　齿轮箱作为主要的传动部件广泛应用于各类旋转机械。随着自动化,智能化水平的提高,对齿轮箱的智能故障诊断提出了更高的要求。变工况故障诊断的关键是提取到的特征值不随工况发生变化,只与故障类型和程度相关,而常用的特征值都很难取得满意的效果。冗余属性投影(Nuisance Attribute Projection,NAP)作为一种通道补偿技术最早应用于语音处理。NAP能够最大程度的消除工况对特征值的影响,将常用的特征值投影之后便能够进行有效的故障识别。因此,本文在研究总体经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的基本理论与应用的基础上,提出了改进的EEMD方法,并将改进的EEMD、NAP、迁移学习等方法相结合应用于变工况下的齿轮箱故障诊断。论文主要的研究内容有:(1)提出了改进的EEMD方法。针对EEMD方法的参数选取缺乏自适应性的问题提出了改进的EEMD方法。首先分析了白噪声的最大频率对信号包络的影响,把白噪声幅值和最大频率作为改进EEMD方法的参数。该方法将总体平均次数固定为2,然后确定噪声幅值和最大频率的分析范围和步长,遍历之...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题的背景和意义
    1.2 时频分析方法
    1.3 齿轮箱变工况故障诊断研究现状
    1.4 论文主要研究内容及章节安排
第2章 齿轮箱故障特征及故障诊断方法
    2.1 引言
    2.2 齿轮箱典型故障类型及原因
        2.2.1 齿轮主要失效形式及原因
        2.2.2 滚动轴承主要失效形式及原因
    2.3 齿轮振动信号特征
        2.3.1 齿轮振动机理及振动信号仿真模型
        2.3.2 齿轮故障特征
    2.4 滚动轴承振动信号特征
        2.4.1 滚动轴承振动机理及振动信号仿真模型
        2.4.2 滚动轴承故障特征
    2.5 齿轮箱故障诊断方法
        2.5.1 时域分析
        2.5.2 频域分析
        2.5.3 时频分析
    2.6 本章小结
第3章 基于改进EEMD方法的齿轮箱故障诊断
    3.1 引言
    3.2 EMD和EEMD基本概念和原理
        3.2.1 EMD方法
        3.2.2 EEMD方法
    3.3 基于优化白噪声幅值和最大频率的改进EEMD方法
        3.3.1 白噪声幅值和最大频率对信号包络的影响
        3.3.2 基于优化白噪声幅值和最大频率的改进EEMD方法
    3.4 仿真信号分析
        3.4.1 调幅调频仿真信号分析
        3.4.2 间歇仿真信号分析
        3.4.3 加噪仿真信号分析
    3.5 实例分析
        3.5.1 改进的EEMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用
        3.5.2 改进的EEMD方法在齿轮故障诊断中的应用
    3.6 本章小结
第4章 基于NAP的变工况滚动轴承故障诊断
    4.1 引言
    4.2 基于NAP的变工况故障诊断方法
        4.2.1 冗余属性投影方法
        4.2.2 基于NAP的变工况故障诊断流程
        4.2.3 归一化特征参数提取
    4.3 仿真信号分析
    4.4 实例分析
        4.4.1 不同故障类型的变工况滚动轴承故障诊断
        4.4.2 不同故障类型和故障程度的变工况滚动轴承故障诊断
    4.5 本章小结
第5章 迁移学习和神经网络在变工况齿轮箱定量故障诊断的应用
    5.1 引言
    5.2 基于工况特征的变工况齿轮箱定量故障诊断
        5.2.1 归一化特征参数提取
        5.2.2 实例分析
        5.2.3 传统机器学习方法的局限性
    5.3 迁移学习在齿轮箱定量故障诊断中的应用
        5.3.1 迁移学习基本原理
        5.3.2 实例分析
    5.4 改进的迁移学习在齿轮箱定量故障诊断中的应用
        5.4.1 迁移学习存在的问题及改进
        5.4.2 实例分析
    5.5 本章小结
结论与展望
    结论
    展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录
附录B 攻读学位期间参与的科研项目



本文编号：3839381